GelSight Svelte是由美国麻省理工学院（MIT）研发的一种机器人传感技术，这种传感器模仿人类手指的形状和功能。GelSight Svelte利用两面镜子反射和折射光线，使位于传感器底部的单个摄像头能够沿整个手指的长度“看到”。这个传感器拥有灵活的主体结构，可以在接触物体时测量手指的弯曲度，从而估算传感器所受的力。GelSight Svelte的设计使得机器人手能够执行多种抓取方式，提高了机器人手的灵活性和操作能力。

虽然有许多光学系统可以为机器手提供触觉，但它们大多是平面的，因此仅限于指尖。而麻省理工学院的新系统却能在每个手指的整个长度上工作。

透明硅胶板的一面涂有一层不透明的金属漆。当涂漆的一面被压在表面上时，它就会按照该表面的形状变形。通过硅胶未涂漆的另一面观察，可以看到表面的细微轮廓被压入油漆中。利用摄像头和计算机算法，该系统能够将这些轮廓转化为三维图像，捕捉深度不到一微米、宽度约为两微米的细节。这些视觉细节被转化为我们神经所能感受到的压力点。

麻省理工学院最初将 GelSight 传感器安装在机器人抓手的一个指尖上，使设备能够 "感知 "被抓取的电缆。随后推出的 GelSight EndoFlex 手可以通过感知物体的形状来识别三维物体，它的三个手指上各嵌入了两个传感器（整只手共有六个传感器）。GelSight Svelte 也将传感功能延伸到了指尖之外，但它的设计更加优雅、高效。它已经被集成到一个三指机械手上。

完整的 GelSight Svelte 手指（左）及其组件的分解图

这只手的每根手指都只有一个内部摄像头，位于手指根部。手指上还有两排内部 LED 灯（一绿一红），以及两面镜子--一面长长的弧形镜子贯穿手指，另一面较短的平面镜则位于摄像头下方。

俯视平面镜，摄像机可以看到整个弧面镜的反射，从而看到弧面镜反射的手指表面的所有变形。此外，通过分析每个变形的绿光和红光饱和度，还可以确定底层表面对硅胶施加的压力大小。

此外，GelSight Svelte 还能利用手指背面柔性框架中的传感器持续监测每个手指的弧度。系统知道，手指的弯曲度越大，对所持物体施加的压力就越大。

"我们的新传感器形状像人的手指，因此我们可以用它为不同的任务制造不同类型的抓手，而不是什么都用钳子抓。"机械工程专业研究生、这篇研究文章的第一作者 Alan (Jialiang) Zhao 说："平行钳可以做的事情实在太多了。我们的传感器确实为我们用机器人完成不同的操纵任务开辟了新的可能性。"